資源簡介
基于python 實現的 IHS 圖像融合算法（矩陣相乘的方式實現）。整個算法計算過程比較簡單。若有提及應該是在直方圖匹配這一塊。
直方圖匹配又稱為直方圖規定化，是指將一幅圖像的直方圖變成規定形狀的直方圖而進行的圖像增強方法。 [1] 即將某幅影像或某一區域的直方圖匹配到另一幅影像上。使兩幅影像的色調保持一致。可以在單波段影像直方圖之間進行匹配，也可以對多波段影像進行同時匹配。兩幅圖像比對前，通常要使其直方圖形式一致。
代碼片段和文件信息
#?-*-?coding:?utf-8?-*-
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Created?on?Thu?Sep?26?11:17:29?2019
@author:?MenahemLi
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import?cv2??
import?math
import?numpy?as?np??
#使用Numpy?數組來實現圖像通道分離
img?=?cv2.imread（“IMG_GF2_MS.tif“）
#====================處理三通道==start=====================
#創建三個矩陣，用來存儲三個通道的樣本
#b?=?np.zeros（（img.shape[0]img.shape[1]）dtype=img.dtype）
#g?=?np.zeros（（img.shape[0]img.shape[1]）dtype=img.dtype）
#r?=?np.zeros（（img.shape[0]img.shape[1]）dtype=img.dtype）
#復制三個通道里的數據
#b[::]?=?img[::0]??#?復制?blue?通道的數據
#g[::]?=?img[::1]??#?復制?green?通道的數據
#r[::]?=?img[::2]??#?復制?red?通道的數據
#復制三個通道里的數據
b?g?r?=?cv2.split（img）
#cv2.imshow（“r“r）
#cv2.imshow（“g“g）
#cv2.imshow（“b“b）
#cv2.waitKey（0）?????????????#等待按鍵結束
#cv2.destroyAllWindows（）????#銷毀窗口釋放內存??
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